イントロダクション
生成 AI モデルは、トレーニング データから広範なパターンを学習しますが、組織のプライベートまたは現在の情報に自動的にアクセスすることはできません。 たとえば、従業員経費請求アシスタントには、インターネットからの情報に基づく一般的な回答ではなく、承認されたポリシーと手順が必要です。
取得拡張生成 (RAG) は、関連情報を取得し、モデルに指定されたコンテキストに追加することで、このニーズに対応します。 ただし、すべてのエージェントに対して個別の取得システムを構築および維持するには、大きな作業が必要な場合があります。
Microsoft Foundry IQ は、エージェントと AI アプリケーション用のマネージド ナレッジ レイヤーを提供します。 企業データと Web データを再利用可能なナレッジ ベースに整理し、エージェント検索を使用して、引用文献を含む関連するアクセス許可に対応した情報を返します。
このモジュールでは、Foundry IQ の主要なコンポーネントについて説明し、エージェントがナレッジ ベースを使用して根拠のある応答を生成する方法について説明します。
Note
私たちは、異なる人々が異なる方法で学ぶのが好きであることを認識しています。 このモジュールをビデオベースの形式で完了するか、コンテンツをテキストと画像として読み取ることができます。 テキストにはビデオよりも詳細な情報が含まれているため、ビデオ プレゼンテーションの補足資料として参照したい場合があります。